Dam break induced flood analysis by soft computing techniques
Yumuşak hesaplama teknikleri ile baraj yıkılması kaynaklı taşkın analizi
- Tez No: 732795
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Su yapıları, eski çağlardan beri toplumların çeşitli ihtiyaçlarına hizmet eden temel bileşenlerden biri olmuştur. Barajlar bu yapılara örnek yakın bölgelerinde yaşayan toplumlar üzerinde büyük etkisi olan tatlı su kaynaklarıdır. Barajların tatlı su temini, atık depolama, tarımsal sulama, elektrik üretimi ve taşkın koruma gibi çeşitli amaçları vardır. Barajlar gibi devasa yapıların yönetimi, toplumların refahını etkileyen kritik bir konudur. Barajların doğru yönetimi, su kaynağının sadece verimli olması için değil, aynı zamanda güvenli bir şekilde işletimde olması için de önemlidir. Aksi takdirde barajlar geçmişte birçok örnekte olduğu gibi yıkılarak çok büyük maddi ve manevi zarar ve kayıplara neden olabilir. Barajların yıkılması, sadece yanlış rezervuar yönetiminden değil, depremler, aşırı yağışlar, sabotaj ve eskime gibi birçok farklı nedenden kaynaklanabilmektedir. Barajlar büyük su kütlelerini tuttukları için yıkılmaları durumunda çok sayıda can kaybına ve maddi hasara neden olurlar. Tarih bunu insanlığa acı bir şekilde göstermiştir. Barajların yıkılmaması için doğru şekilde tasarlanması ve işletilmesi önemlidir. Yine de bu yapılar insan yapımı olduğu için yıkılabilir, bu nedenle risk ve afet yönetimi kapsamında bu kötü senaryo için hazırlıklar yapılmalıdır. Hızla değişen iklim koşulları, baraj işletimlerinin daha da zorlaşacağına açık bir nedendir. Önümüzdeki yıllarda barajların eskiyerek bu zorluklara ek bir sorun teşkil edecek olması kaçınılmazdır. Bu nedenler, baraj yıkılması sorunlarının önümüzdeki yıllarda üzerinde çalışılması gereken sıcak bir konu olacağını garanti etmektedir. Ne yazık ki, baraj yıkılma sorunları doğası gereği karmaşıktır. Baraj yıkılmalarının nedeni çok büyük mühendislik yapıları olduğu için bazen bilinemeyebilir veya birçok farklı nedeni olabilir. Baraj yıkılma sürecini, birçok değişkeni içerdiğinden analiz etmek zordur. Araştırmacılar bu süreci aydınlatmak için birçok farklı yöntem ve yaklaşım önermişlerdir. Baraj yıkılmasının bir sonucu olarak, mansapta bir tsunami dalgası meydana gelebilir, ardından zamanla sel oluşur ve su seviyesi yükselir. Son yıllarda karmaşık tanımlamalı ve birçok değişkenli problemler yumuşak hesaplama yöntemleri ile analiz edilmektedir. Yumuşak hesaplama yöntemleri, birçok algoritmayı içeren ve birçok farklı bilim dalında sıklıkla kullanılan çok geniş bir alandır. Özellikle büyük doğa problemlerinin analizindeki başarısı, araştırmacılar tarafından çeşitli çalışmalarla kanıtlanmıştır. Bu çalışmada da kullanılan gri ilişkisel analiz (GRA), uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve yapay sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), yumuşak hesaplama yöntemlerine örnek algoritmalar olarak verilebilir. Türkiye'deki bazı büyük ve yaşlanmakta olan barajların simülasyonları ve neden olacakları olası can kayıplarının sayısal simülasyonları sunularak, araştırmacılara ve yerel yönetimlere bir veri sağlanarak, su kaynaklarında risk ve afet yönetimine katkı sağlanması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, yumuşak hesaplama yöntemlerinden GRA, LSTM ve ANFIS modelleri, baraj yıkılma problemlerinin ve baraj kırılması kaynaklı taşkınların analizi için geliştirilmiş ve test edilmiştir. Özetle bu çalışmanın temel amacı, yumuşak hesaplama tekniklerinin baraj yıkılması problemlerinde kullanılabilirliğini ve etkili bir araç olduğunu kanıtlamak ve bu bağlamda Türkiye'deki bazı yaşlanan barajların risk analizlerini yapmaktır.“Türkiye'deki Muhtemel Baraj Yıkılmalarının Tehlike Seviyesi Sıralaması”başlıklı 3. bölümde, Türkiye'de ki yıkılması durumunda en tehlikeli sonuçlara yol açabilecek potansiyele sahip 15 yaşlanan baraj, yıkılma simülasyonlarını gerçekleştirmek üzere mühendislik yaklaşımı ile sezgisel olarak seçilmiştir. Seçilen 15 yaşlanan baraj şu şekildedir. Seyhan Barajı ve HES, Borçka Barajı ve HES, Ürkmez Barajı, Eğrekkaya Barajı, Tahtalı Barajı, Mamasın Barajı, Dim Barajı ve HES, Kurtboğazı Barajı, Atasu Barajı, Alibey Barajı, Akköprü Barajı ve HES, Suat Uğurlu Barajı ve HES, Derbent Barajı ve HES, Manavgat Barajı ve HES, Kirazlıköprü Barajı. Barajların yıkılma simülasyonları, en kötü durum senaryosu olan ani göçme modu ile gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen simülasyonlar HEC-RAS uygulaması aracılığıyla yapılmış ve simülasyon aşamaları adım adım ilgili bölümde paylaşılmıştır. Her barajın etki bölgesi için simülasyona göre elde edilen maksimum su derinliği haritaları verilmiştir. Simülasyonlardan elde edilen ilk dalga varış zamanı ve etkilenen popülasyon değerleri kullanılarak, olası can kayıpları DeKay ve Mclelland (1993) ile Brown ve Graham (1988) denklemleri kullanılarak hesaplanmış ve her bir baraj için paylaşılmıştır. Buna göre Seyhan Barajı ve HES'in yıkılması, diğer barajların yıkılmasına kıyasla en fazla can kaybına neden olacaktır. İlgili 15 barajın yıkılması durumunda gerçekleşmesi muhtemel can kayıpları DeKay ve Mclelland (1993) denklemine göre sıralanmıştır. Barajların tehlike seviyesi sıralamasının sayısal analizle yapılması çok zaman alan emek yoğun bir iş olduğundan, daha pratik bir çözüm olması için barajların tehlike seviyesi sıralama analizi için GRA modeli geliştirilmiştir. GRA modelinin etkin öznitelikleri şu şekilde seçilmiştir. Çevredeki nüfus, bu nüfusa olan baraj uzaklığı, bu nüfusa göre barajın yükseklik farkı ve rezervuarın büyüklüğüdür. Seçilen bu niteliklere mühendislik bakış açısıyla karar verilmiştir. Niteliklerin nicel değerleri mühendislik değerlendirmesi ile belirlenmiştir. Modelin çıktısı, barajların yıkılması durumunda meydana gelebilecek olası can kayıplarına göre sıralanmasıdır. Bu çerçevede geliştirilen GRA modelinin ürettiği sonuçlara göre, yıkılması durumunda en fazla can kaybına neden olabilecek baraj Adana Barajı ve HES'dir. GRA modeli ve sayısal analiz ile üretilen sıralamalar karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Sonuçlar, GRA modelinin ve sayısal analizin benzer sıralama ürettiğini göstermektedir. Böylece GRA yönteminin, su yapılarında risk ve afet yönetimi çalışmaları için etkili ve kullanışlı bir araç olduğu ve pratik çözümler üretebileceği ortaya konmuştur. Ayrıca Türkiye'deki 15 yaşlanan barajın göçme simülasyonları ve olası sonuçları literatüre kazandırılmıştır. Bu bölümün çıktıları, su yapılarında risk ve afet yönetimine katkıda bulunacaktır.“Baraj yıkılması kaynaklı taşkın parametrelerinin LSTM ağları ve ANFIS ile tahmini”başlıklı dördüncü bölümde, baraj yıkılmasından kaynaklanan sel felaketlerinin öldürücülük düzeyini belirleyen en hayati parametrelerin yumuşak hesaplama yöntemlerinden LSTM ve ANFIS ile analizi yapılmıştır. Geçmiş olaylar çok yeterli bir veri seti sağlamadığı gibi deneysel çalışmalar da oldukça kurgusal kalmaktadır. Gerçek durumlarda, her sel olayı benzersizdir ve hasar seviyesini yönlendiren ve etkileyen farklı etmenlere sahiptir. Bu nedenle bu tür taşkın olaylarının vaka bazında incelenmesi ve her bölge için özel çalışmalarının yapılması gerekmektedir. Sayısal analizlerle bölgelerin taşkın simülasyonlarının yapılması şu anda mevcut olan en tatmin edici yöntemdir. Bu başlık altında geliştirilen LSTM ve ANFIS modellerinin beslenmesi ve test edilmesi için sayısal analizlerle örnek bölgelerin simülasyonlarından elde edilen veriler kullanılmıştır. Selin tehlike seviyesini etkileyen ana parametreler su derinliği, akım hızı, dalga sönümlenmesi ve ilk dalga varış süresidir. Bu parametrelerin verisi Alibey Barajı yıkılması simülasyonu ile oluşturulmuş ve literatürde kabul gören ve HEC-RAS uygulamasında tanımlanan ihlal gelişim yöntemlerinden Froehlich (2008) yaklaşımı, gedik geliştirme yöntemi olarak seçilmiştir. Alibey Barajının etki alanında belirlenen ölçüm yerleri ve bu noktalardan elde edilen veriler hakkında bilgiler ilgili bölümde verilmiştir. Su derinliği, akım hızı ve dalga sönümlenmesi gibi taşkın parametreleri zaman ve konum serilerinden oluşan veri setleri olduğundan dolayı bu parametrelerin analizinde LSTM modellerinin oluşturulması tercih edilmiştir. Öte yandan ANFIS modeli, çok değişkenli bir model oluşturmanın daha uygun görüldüğü, ilk dalga varış süresinin analizi için daha uygun bulunmuştur. Su derinliği, akım hızı ve dalga sönümleme veri setlerinin uygunluğu nedeniyle, su derinliği, akım hızı ve dalga sönümleme parametrelerinin analizi için herhangi bir harici girdiye ihtiyaç duymadan takip eden cümlelerde açıklanan yapıyı içeren doğrusal olmayan önceki çıktısını girdi olarak alan otoregresif LSTM modelleri oluşturulmuştur. Eğitim, doğrulama ve test oranları sırasıyla %20, %5 ve %75 olarak seçilmiştir. Eğitim işlevi bayesian düzenlileştirme geri yayılımı olarak seçilmiş ve veri kümesi bölme işlevi, verilerin son kısmının test edilmesinin önemli olduğu düşünülerek, ayrıştırma bloğu adı verilen olarak tasarlanmıştır. Bu durumda, veri setinin son %75'i teste tabi tutulmuştur. Rezervuardaki su derinliği, mansaptaki su derinliği, akım hızı ve dalga sönünleme parametrelerinin analizi için geliştirilen LSTM modellerinin test aşamasında ki başarısını ifade eden korelasyon katsayısı ve ortalama karesel hata değerleri sırasıyla 0.9988 ve 0.5798, 1.0000 ve 0.0192, 0.9995 ve 0.0018, 0.9986 ve 0.1804 şeklindedir. ANFIS modelinin ilk dalga varış zamanını öngören girdileri, kırılma anında havuz yüksekliği, son ihlal tabanı yüksekliği ve etki noktasının barajdan uzaklığı olarak belirlenmiştir. Eğitim/test oranı %75/25 olarak belirlenmiştir. Veri seti, eğitim aşaması için 105 örnek ve test aşaması için 35 örnek olarak bölünmüş toplam 140 örneği içermektedir. İlk dalga varış süresi parametresinin analizi için geliştirilen ANFIS modelinin test aşamasında ki başarısını ifade eden korelasyon katsayısı ve ortalama karesel hata değerleri sırasıyla 0.9828 ve 3.6216'dır. İstatistiksel parametreler, modellerin analiz başarısının güçlü olduğunu kanıtlamaktadır. Baraj yıkılma probleminin analizinde yumuşak hesaplama yöntemlerinin başarısı gösterilmiş ve gerçek afet olaylarının yönetiminde faydalı ve pratik bir araç olabileceği ortaya konmuştur. Daha açık söylemek gerekirse, bu tür olası afetler için gerçek zamanlı çalışan algoritmalar içeren uygulamalar oluşturulabilir. Bu uygulamalar, bu tür felaket zamanlarında pratik çözüm araçları olarak kullanarak felaketin boyutunu azaltabilir. Herhangi bir barajın göçme modunu ve ihlal gelişim mekanizmasını olay meydana geldiğinde öğrenmek mümkündür. Ancak, herhangi bir taşkın parametresinin analiz edilmesi için bu çok geç bir andır. Bu tür olaylarda doğru aksiyonların alınması için sadece dakikalar vardır. Örneğin Manavgat Barajı herhangi bir nedenle çöktüğünde, ilk dalganın herhangi bir yere ne kadar sürede varacağı tahliye için önemlidir veya herhangi bir noktada olası maksimum su yükselmesinin bilinmesi, insanların tırmanması gereken yükseklik anlamına gelir. Böyle kısıtlı zamanlarda ortaya çıkan taşkın hidrografına göre sayısal analizlerin yapılması zaman almaktadır ancak olay öncesinde çeşitli senaryolara göre eğitilen algoritmalar olay anında pratik çözümler sunarak ilgililere bilgi verebilir.
Özet (Çeviri)
Water structures have been one of the basic components that have served the various needs of societies since ancient times. Fresh water resources, which are examples of these structures and have a great impact on the residents in vicinity, are dams. Dams have a variety of purposes such as fresh water supply, waste storage, agricultural irrigation, electricity generation and flood protection. The management of massive structures such as dams is also a critical issue affecting the well-being of societies. The proper management of dams is important not only for the efficient, but also for the safe operation of the water resource. Otherwise, the dams can collapse, as in many examples in the past, causing enormous material and moral damages and losses. The failure of dams can be caused not only by their proper operation, but also by many various reasons such as earthquakes, extreme precipitations, sabotage and aging. Since dams hold large bodies of water, they cause many life losses and material damage in case of their collapse. History has shown this to humanity in a painful way. It is essential that the dams are properly designed and operated in order to prevent them from collapsing. Since these structures are man-made, they can still be demolished, so preparations for this scenario should be done and ready within the scope of risk and disaster management. It is a clear reason that dam operations will become more difficult in rapidly changing climatic conditions. The aging of dams in the coming years is an additional problem to these difficulties. These reasons assurance that dam failure problems will be a hot topic to work on in the years to come. Unfortunately, dam failure problems are inherently complex. The cause of dam failures may not be known because they are very large engineering structures. There can be many different reasons behind a dam collapse. The dam failure process is also difficult to analyze as it involves many variables. Researchers have proposed many different methods and approaches to illuminate this process. As a result of dam failures, a tsunami wave may occur at the downstream, followed by flooding and rising water level over time. In recent years, problems with complex definition and many variables have been analyzed with soft computing methods. Soft computing methods are a very broad field that includes many algorithms and are frequently used in many different branches of science. Their success, especially in the analysis of major nature problems, has been proven by researchers with various studies. Grey relational analysis (GRA), long-short term memory (LSTM) and artificial neural fuzzy inference system (ANFIS), which are used in this study, can be given as example algorithms of soft computing methods. It has been intended to provide a data set to researchers and local governments and aimed to contribute to risk and disaster management in water resources by presenting numerical simulations of some large and aging dams in Turkey and the possible loss of life they will cause. In this context, GRA, LSTM and ANFIS models from soft computing methods were developed and tested for the analysis of dam failure problems and dam break induced flood. In summary, the main purpose of this study is to prove the usability of soft computing techniques in dam break problems and to conduct risk analysis of some aging dams in Turkey within this framework. In the third section titled“Danger level ranking of possible dam failures in Turkey”, the 15 aging dams in Turkey which have potential to cause the most dangerous consequences in case of failure were selected intuitively from engineering judgement in order to perform their failure simulation. The selected 15 aging dams are as follows. Seyhan Dam and Hydroelectric Power Plant (HPP), Borçka Dam and HPP, Ürkmez Dam, Eğrekkaya Dam, Tahtalı Dam, Mamasın Dam, Dim Dam and HPP, Kurtboğazı Dam, Atasu Dam, Alibey Dam, Akköprü Dam and HPP, Suat Uğurlu Dam and HPP, Derbent Dam and HPP, Manavgat Dam and HPP, Kirazlıköprü Dam. The failure simulations of the dams were carried out with the worst-case scenario, the sudden collapse failure mode. The simulations performed were made through the HEC-RAS application and the simulation stages were shared step by step. Maximum water depth maps obtained according to the simulation were given for the impact zone of each dam. Using first wave arrival time and affected population values obtained from the simulastions, possible life losses were calculated with the equations of DeKay and Mclelland (1993) and Brown and Graham (1988) and shared for each dam. Accordingly, the collapse of Seyhan Dam and HPP causes the higest life losses among others. The 15 dams were ranked according to the probable loss of life obtained from the DeKay and Mclelland (1993) equation in case of their failure. The GRA model has been developed for the danger level ranking analysis of dams in order to be a more practical solution, since the danger level ranking of dams by numerical analysis is a labor-intensive task that takes a lot of time. The effective attributes of GRA model were chosen as follows. Surrounding population, distance from that population, elevation relative to that population and reservoir size. These selected attributes have been decided from an engineering point of view. The quantitative values of the attributes were determined by engineering evaluation. The output of the model is to rank the dams according to the possible loss of life that may occur in case of failure. According to results produced by the GRA model developed in this frame, the dam that can cause the highest life losses in case of collapse is Adana Dam and HPP. The rankings produced by the GRA model and by the numerical analysis were compared and interpreted. The results indicate that the GRA model and numerical analysis produce similar ordering. Thus, it has been revealed that the GRA method is an effective and useful tool and can produce practical solutions for risk and disaster management studies on water structures. In addition, simulations of failure of 15 aging dams in Turkey and their possible consequences were brought to the literature. The implications of this section will contribute to the risk and disaster management in water structures. In the fourth section titled“Prediction of dam break induced flood parameters by LSTM network and ANFIS”, the analysis of the most vital parameters that determine the lethality level of flood disasters caused by dam failure was carried out with LSTM and ANFIS from soft computing methods. Past events don't provide a very adequate data set, as well as experimental studies also remain very fictional. In real situations, every flood event is unique, which has different forces that drive and effect damage level. Therefore, it is necessary to examine such flood events on a case-by-case basis and to carry out special studies for each region. Performing flood simulations of regions with numerical analysis is the most satisfactory method currently available. Data obtained from simulations of sample regions by numerical analysis were selected for feeding and testing LSTM and ANFIS models developed under this title. The main parameters affecting the lethality level of the flood are water depth, flow velocity, wave damping and first wave arrival time. The data set of these parameters was created by simulating the Alibey Dam break and Froehlich (2008) approach from the breach development methods accepted in the literature defined in the HEC-RAS application was chosen as its breach development method. The information about the measurement locations determined in the impact area of Alibey Dam and the data obtained from these points were given in the relevant section. Since flood parameters such as water depth, flow velocity and wave damping are data sets consisting of time and location series, it was preferred to create LSTM models in the analysis of these parameters. On other hand, ANFIS model was found more convenient for the analysis of the first wave arrival time because it was deemed more appropriate to create a multivariate model. Due to the suitability of the data sets of water depth, flow velocity and wave damping, nonlinear autoregressive LSTM models containing the same following structure were created for the analysis of water depth, flow velocity and wave damping parameters, which does not need any external input and takes the previous output as input. The training, validation and testing ratios were chosen as 20%, 5% and 75%, respectively. The training function was selected as bayesian regularization backpropagation and the dataset dividing function was designed as divedeblock so called considering it is prominent to test the last part of the data. In this case, the last 75% of the data set was exposed testing. Coefficient of correlation and root mean squared error values expressing the success of the LSTM models developed for the analysis of water depth in the rezervoir, water depth in downstream, flow velocity and wave damping parameters in the test phase are 0.9988 and 0.5798, 1.0000 and 0.0192, 0.9995 and 0.0018, 0.9986 and 0.1804, respectively. The inputs of the ANFIS model predictor of first wave arrival time were selected as pool elevation at failure, final breach bottom elevation and distance from the dam. The training/testing ratio was determined as 75/25%. The dataset contains 140 samples which was divided as 105 samples for training phase and 35 samples for testing phase. Coefficient of correlation and root mean squared error values expressing the success of the ANFIS model developed for the analysis of first wave arrival time parameter in the test phase are 0.9828 and 3.6216, respectively. The statistical parameters prove that the analysis success of the models are robust. The success of soft computing methods in the analysis of dam failure problem has been shown to be a useful tool in the management of real disaster events. To put it more clearly, some applications that contain algorithms working in real time can be established for such possible disasters. These applications can reduce the extent of the disaster by using them as practical solution tools in such disaster times. It is possible to learn the failure mode of any dam and the mechanism of breach development as soon as the event occurs. However, this is too late for any flood parameters to be analysed. In such events, there are only minutes for the right actions to be taken. For example, when the Manavgat Dam collapses for some reason, how long the first wave will arrive at any location is important for evacuation, or knowing the possible maximum water elavation at any point means the elevation at which people must climb. In such limited times, it takes time to perform numerical analysis according to the emerging flood hydrograph, but algorithms trained before the event according to various scenarios can provide practical solutions at the time of the event and provide information to the relevant people.
Benzer Tezler
- Dolgu barajların tasarımında temel ilkeler ve İ.T.Ü. Göleti
Small earth fill dams and I.T.Ü. Dam
SERHAT BATMAZ
- Baraj yıkılma sonrası oluşacak taşkın dalgasının difüzyon ve momentum dalga yaklaşımlarıyla modellenmesi
Modelling of dam break induced flood wave using diffusion and momentum wave approaches
HASAN OĞULCAN MARANGOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERVET KARASU
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE ANILAN
- Göllerdeki hidrodinamik dengeye sismik salınımların etkisinin araştırılması
Investigation of the effects of seismic waves on hydrodynamic regime of lakes
MURAT AKSEL
Doktora
Türkçe
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SEDAT KABDAŞLI
- Numerical investigation of free surface and pipe flow problems by smoothed particle hydrodynamics
Serbest yüzeyli akımların ve boru akımlarının yumuşatılmış parçacık dinamiği yöntemiyle sayısal olarak incelenmesi
ALİ ERSİN DİNÇER
Doktora
İngilizce
2017
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER BOZKUŞ
- Baraj göllerinde deprem sırasında oluşan hidrodinamik basınçların analizi
Analysis of earthquake induced hydrodynamic pressures in dam-reservoirs
ENDER DEMİREL
Doktora
Türkçe
2008
Deprem MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL AYDIN